垂直细分科研大模型即AI4S的灵魂

今年CES消费电子 会上新增了一个AI与量子创新融合专区，黄仁勋一直强调未来是物理AI的时代，而这就是志特新材 因为AI4S瞬间翻倍了的逻辑，但太高了，说实话我也不敢追，但这个技术的关联是科研大模型，本质是AI垂直领域知识科研大模型赋能对应领域产业升级！让AI在量子世界自己纠缠，从而在量子级深度直接发现新的存在，再把它制造出来应用起来，本质上可以赋能千行百业，而科研领域更注重科学逻辑与实用性，特别新材料的方向，所以本质是大模型在知识细分垂直领域的成果凸现！而科研大模型涉及的数学逻辑能力最强的又基本都是调用DeepSeek的，所以又可以推理出DeepSeek+垂直场景应用方向等等！

志特新材是将AI用于材料研发的，这个应用场景可以参考钢铁侠里面的贾维斯为钢铁侠打造新的心脏反应堆替代材料的场景，当时钢铁侠因为靶元素长期使用导致中毒加深，最后贾维斯为其实验出了新的替代元素(斯塔克新元素)，解决了钢铁侠心脏反应堆的中毒弊端！这个场景就是CES大会新设的专区的对标！传统新材料的研发理论知识的局限性，长逻辑缺陷，实验的周期性，成功性局限，而AI加持下首先在大模型里面进行物理逻辑闭环实验，然后大模型再结合实际应用性能测评，评估其实用性，不断萃取，类似于大模型蒸馏方法，然后大模型实验测评好，再交给制造环节，化学实验机器人 ，实验出来再人工现实性能测评，然后把结论数据，不断反馈结果给大模型，从而提升研发效率，志特新材自身不是大模型行业的，所以能为这类科技需求提供核心的是具备垂直科研成果的大模型(卖铲人)，本质上是AI应用的细分领域的在物理世界质的飞跃，区别于通用大模型的是，垂直大模型具备细分领域高精尖准的优势，A股涉及的这个方向的公司梳理

一、自主研发科学大模型的A股核心标的

1. 科大讯飞（002230）— 化学/化工双科学大模型领跑者

核心产品：基于星火大模型开发的化学基础科学大模型与智能化工大模型2.0 Pro，是A股唯一同时落地两大科学垂类大模型的公司
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技术优势：化学大模型预训练覆盖300万篇化学论文，分子理解能力超GPT-4o、Gemini 2.5 Pro约15%；化工大模型获中国信通院测评10维度平均准确率72.16%，领先DeepSeek R1与OpenAI o1
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落地场景：与中科大江俊教授团队合作“数据驱动的智能科学家”专项，服务材料研发、药物设计；与中科院大连化物所共建化工智能体，应用于催化剂研发、工艺优化
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稀缺性：同时掌握通用大模型底座+科学垂类模型+科研场景落地全栈能力，科学知识推演精度国内第一

2. 中科曙光（603019）— 科学大模型一站式开发平台龙头

核心产品：国内首个科学大模型一站式开发平台OneScience，定位“AI4S操作系统”，覆盖科研全流程
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技术架构：集成数十个AI4S热点模型（材料、生信、气象、流体等），支持百亿级参数扩展，提供并行训练与高效优化策略，可将建模周期从数周缩短至3小时
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落地能力：依托曙光AI超集群算力，已服务中科院、北大等200+科研机构，支撑新材料研发、药物分子设计等AI4S项目；通过超算互联网开放，实现“开箱即用”的科研体验
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差异化：不局限于单一领域模型，而是提供全领域科学大模型开发底座，解决AI4S模型开发的“算力、数据、工具”三座大山

二、提供AI4S大模型平台服务的A股关键玩家

3. 道氏技术（300409）— 原子级计算+AI材料大模型整合商

核心产品：与芯培森合资开发的原子级计算+AI算法材料研发全栈解决方案，内置材料性能预测大模型
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技术路径：自主研发AI材料预测模型+高通 量实验平台，结合APU芯片（原子级计算硬件），实现“原子级模拟→AI预测→实验验证”闭环
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落地成果：AI优化的固态电池电解质材料进入中试，导电剂材料性能提升15%，成本降低8%；服务锂电材料、碳材料、陶瓷材料等领域客户
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稀缺性：A股唯一同时掌握AI算法+原子级计算硬件+材料产业化能力的公司，AI4S底层算力与模型一体化优势明显

4. 晶泰科技（02228.HK，港股通标的）— AI4S材料/药物双赛道大模型服务商

核心产品：量子物理+AI+机器人三位一体的科学大模型平台，覆盖晶体结构预测、分子性质计算、材料性能推演三大核心模块
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技术壁垒：晶体结构预测技术（CSP）全球领先，FEP自由能 微扰算法精度达95%+，已积累**200+**AI垂类模型，适配材料与药物研发场景
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商业化验证：与礼来 、辉瑞 、DoveTree等达成数十亿至近百亿美元合作；AI研发的碳基材料、超级塑料实现小批量生产，与金光集团战略合作
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独特价值：全球AI4S领域技术领导者，“药物+材料”双轮驱动，为A股公司提供AI4S大模型定制化服务

三、AI4S大模型生态关键参与者（算力/数据/工具链）

5. 直真科技（003007）— AI4S算力调度大模型平台

核心产品：与重庆市科学技术研究院联合开发的“知算”AI4S算力调度平台（原名“知产”），已完成局部测试，预计年内发布
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核心功能：统一纳管超算与智算资源，提供“人工智能+科学计算”一站式解决方案，为AI4S大模型训练与推理提供高效算力基座
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应用场景：直接服务志特新材等AI4S新材料研发企业，解决“算力碎片化、调度低效”痛点，提升模型训练效率300%+

6. 博彦科技（002649）— AI4S模型开发全流程工具链供应商

核心产品：自研“人工智能计算平台”+“AI Agent平台”，覆盖从数据标注、模型训练到推理部署的全流程，支持科研用户“零代码”快速上线AI应用
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技术特点：适配AI4S科研场景，提供科学数据清洗、领域知识图谱构建、模型轻量化等专属工具，降低AI4S大模型开发门槛80%
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客户群体：服务中科院、中科大等科研机构，以及道氏技术、东阳光 等AI4S应用企业，定位AI4S“卖铲子”的技术服务商

四、非A股核心AI4S大模型供应商（A股关联标的）

深势科技 ，“深势·宇知®”科学大模型体系，Hermite药物计算平台，七匹狼 参股，与东阳光、美迪西 等A股公司战略合作，原子级模拟+AI算法，服务全球数百万科学家，C轮融资超8亿元

微观纪元，量子+AI材料计算大模型，与志特新材成立合资公司（安徽志特小临智能） 中科大孵化，为志特新材提供AI4S技术支持，专注新材料研发

五、AI4S科学大模型与通用大模型的核心区别

对比维度-AI4S科学大模型-通用大模型（如GPT-4o）-关键价值

知识底座层区别：AI4S具备领域知识图谱+机理模型+量子级纠缠实验数据回测优势，而通用模型，擅长互联网文本+通用知识，所以在底层区别是理解科研问题本质，量子世界本质，而非表面语义 ！

核心能力区别：AI4S是分子级理解、反应路径预测、材料性能推演，等同于细分领域资深专家，而通用模型注重语言生成、文本逻辑推理、多模态交互，所以AI4S的优势是解决“科学发现→技术发明→产品创新”全链条问题 ！

精度要求：AI4S需要预测误差需控制在5%以内甚至更小（且实验可验证） ，而通用模型允许10-20%误差，所以AI4S优势是支撑科研决策，直接影响实验结果与产业化成败！知识深度要求更高！

应用场景：AI4S可用于材料研发(AI材料)，药物设计(AI制药)，能源优化(AI电力/电网)，环境治理 (AI生态)，航天/军工(AI军事)等等，而通用模型，注重，内容创作、客服、办公自动化，偏娱乐生活成分占比多点，所以AI4S更多赋能前沿科技突破，创造全新产业 价值 ！


六、投资价值判断核心指标

1. 技术壁垒：优先选择同时掌握科学大模型算法+领域知识+实验验证能力的公司，形成“预测-实验-生产”闭环，能够将技术变现并推动行业突破瓶颈的！很多科技的瓶颈都是新材料的卡脖子！比如固态电池，可控核聚变，量子通信，光刻等！
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2. 落地验证：重点关注已获科研机构背书/中试通过/客户订单的标的，如科大讯飞的化学大模型获中科大认证，道氏技术的材料模型已进入中试等
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3. 成本效益：AI4S大模型需实现研发周期缩短50%以上/成本降低30%以上的量化效果，才具备商业价值，需要关注其卖铲人的技术深度与研发架构，进度是否符合逻辑，符合预期！
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4. 赛道空间：优先布局新材料、生物医药 、新能源，新通信等高增长赛道，科学大模型应用需求旺盛，溢价能力强，一个好的大模型可以瞬间改变一个行业，助力产业质的飞跃转型！

总观：经过类似DeepSeek这类专注智能架构提升的全球各大模型的不断迭代，为细分垂直领域的应用变现提供了坚实了底座，而垂直领域的不断突破又验证了大模型生态未来可期的前景，而并非有些机构一己执建的认为大模型就是最大的泡沫，泡沫的本质是生态的残疾，当生态闭环时，就如同宇宙系统里的地球，自转的同时又具备公转能力，所以人工智能的未来我们坚定的认为生态大于一切，类星化运行，打通生态闭环即可避免当年互联网泡沫的悲剧！后辈一代比一代清醒，一代比一代认知高，我们为后人铺路，同时也看好更聪明的他们接力的未来！